論文の概要: Synth It Like KITTI: Synthetic Data Generation for Object Detection in Driving Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15076v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 22:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 19:42:01.954942
• Title: Synth It Like KITTI: Synthetic Data Generation for Object Detection in Driving Scenarios
• Title（参考訳）: KITTIが気に入っている: 運転シナリオにおけるオブジェクト検出のための合成データ生成
• Authors: Richard Marcus, Christian Vogel, Inga Jatzkowski, Niklas Knoop, Marc Stamminger,
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR点雲上での3次元物体検出のためのCARLAシミュレータに基づくデータセット生成パイプラインを提案する。 我々は、合成データに基づいてオブジェクト検出器を訓練し、KITTIデータセットに強力な一般化能力を示すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.30184292168618
• License:
• Abstract: An important factor in advancing autonomous driving systems is simulation. Yet, there is rather small progress for transferability between the virtual and real world. We revisit this problem for 3D object detection on LiDAR point clouds and propose a dataset generation pipeline based on the CARLA simulator. Utilizing domain randomization strategies and careful modeling, we are able to train an object detector on the synthetic data and demonstrate strong generalization capabilities to the KITTI dataset. Furthermore, we compare different virtual sensor variants to gather insights, which sensor attributes can be responsible for the prevalent domain gap. Finally, fine-tuning with a small portion of real data almost matches the baseline and with the full training set slightly surpasses it.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムの進歩の重要な要因はシミュレーションである。 しかし、仮想世界と実世界の間での転送可能性の進歩は比較的小さい。 我々は,この問題をLiDAR点雲上での3次元物体検出のために再検討し,CARLAシミュレータに基づくデータセット生成パイプラインを提案する。 ドメインランダム化戦略と慎重なモデリングを用いることで、合成データに基づいてオブジェクト検出器をトレーニングし、KITTIデータセットに強力な一般化能力を示すことができる。 さらに、異なる仮想センサの変種を比較して洞察を得る。 最後に、実際のデータのごく一部の微調整はベースラインとほぼ一致し、完全なトレーニングセットがわずかに上回っている。

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